本篇內(nèi)容介紹了“有哪些有趣的Python庫”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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1. Bashplotlib

Bashplotlib是一個Python庫，使得能夠在命令行stdout環(huán)境中繪制數(shù)據(jù)。老實說，第一次看到這個庫的時候，筆者很疑惑，我們?yōu)槭裁纯赡軙枰@樣的庫?

很快筆者就意識到，當(dāng)沒有任何可用的GUI時，它可能會很有用。這個情況可不太常見，它引起了筆者的好奇心。我這是一個非常有趣的Python庫。

使用pip就可以很容易地安裝Bashplotlib：

pipinstall bashplotlib

來看一些例子。在下面的代碼中，導(dǎo)入了numpy來生成一些隨機數(shù)組，當(dāng)然還有bashplotlib。

importnumpy as np from bashplotlib.histogram import plot_hist arr = np.random.normal(size=1000, loc=0, scale=1)

plot_hist是bashplotlib的一個函數(shù)，用于在直方圖中繪制一維數(shù)據(jù)，就像plt.hist在Matplotlib中的功能一樣。然后，使用Numpy生成一個包含1,000個服從正態(tài)分布的數(shù)字組成的隨機數(shù)組。在此之后，可以很容易地繪制這些數(shù)據(jù)：

plot_hist(arr, bincount=50)

輸出就像這樣：

你也可以從文本文件中用散點圖來繪制數(shù)據(jù)。

2. PrettyTable

Bashplotlib在命令行環(huán)境中繪制數(shù)據(jù)，而PrettyTable以一種好看的格式繪制輸出結(jié)果表。

同樣的，使用pip可以很容易地安裝這個庫：

pipinstall prettytable

首先，導(dǎo)入這個庫：

from prettytable import PrettyTable

然后，使用PrettyTable創(chuàng)建表格對象：

table =PrettyTable()

一旦創(chuàng)建表格對象，就可以開始添加域和數(shù)據(jù)列了：

table.field_names= ['Name', 'Age', 'City'] table.add_row(["Alice", 20, "Adelaide"]) table.add_row(["Bob", 20, "Brisbane"]) table.add_row(["Chris", 20, "Cairns"]) table.add_row(["David", 20, "Sydney"]) table.add_row(["Ella", 20, "Melbourne"])

只需打印就可顯示表格：

print(table)

PrettyTable還支持改進(jìn)表格樣式，幾乎包括可以想到的任何方面。例如，我們可以右對齊表格中的文字：

table.align= 'r' print(table)

按列對表格排序：

table.sortby= "City" print(table)

甚至可以得到表格的HTML字符串

3. Colorama

想為命令行應(yīng)用程序添加一些顏色嗎?Colorama可以很容易地輸出你喜歡的顏色。

再一次使用pip安裝Colorama：

Colorama支持在“前景”(文本顏色)、“背景”(背景顏色)和“風(fēng)格”(額外的風(fēng)格的顏色)中支持渲染輸出顏色?？梢詫?dǎo)入：

fromcolorama import Fore, Back, Style

首先使用黃色顯示一些警告：

然后嘗試使用紅色背景顯示一些錯誤：

print(Back.RED+ Fore.WHITE + "This is an error!")

紅色太艷了。使用“dim”風(fēng)格。

print(Back.RESET+ Style.DIM + "Another error!")

此處設(shè)置“RESET”改變背景顏色為默認(rèn)。

“DIM”樣式使字體不可見。若想把所有東西都恢復(fù)正常時，只需將“Style”設(shè)置為“RESET_ALL”：

print(Style.RESET_ALL)

4. FuzzyWuzzy

很多時候，你可能想為程序?qū)崿F(xiàn)一個“模糊”搜索功能，F(xiàn)uzzyWuzzy提供了一個開箱即用的輕量級解決方案。

和再去一樣，使用pip安裝：

pip installfuzzywuzzy

導(dǎo)入庫：

fromfuzzywuzzy import fuzz

做個簡單的測試：

fuzz.ratio("Let’sdo a simple test", "Let us do a simple test")

如結(jié)果所示，“93”表示這兩個字符串有93%的相似性，這相當(dāng)高了。

當(dāng)有一個字符串列表，想要搜索所有的字符串，F(xiàn)uzzyWuzzy將幫助提取最相關(guān)的字符串及其相似性。

fromfuzzywuzzy import processchoices = ["Data Visualisation", "DataVisualization", "Customised Behaviours", "CustomizedBehaviors"]process.extract("data visulisation", choices,limit=2) process.extract("custom behaviour", choices, limit=2)

在上面的示例中，參數(shù)limit告訴FuzzyWuzzy提取“前n個”結(jié)果。否則將獲得具有所有這些原始字符串及其相似性分?jǐn)?shù)的元組列表。

5. TQDM

你通常會使用Python來開發(fā)命令行工具嗎?如果是的話一定要試試這個庫。當(dāng)CLI工具處理一些耗時的事情時，它將通過顯示一個進(jìn)度條來指示完成了多少工作，幫助你了解情況。

老辦法，使用pip安裝：

pipinstall tqdm

當(dāng)for循環(huán)使用range函數(shù)時，只是把它替換為tqdm中的trange即可。

fromtqdm import trangefor i in trange(100):     sleep(0.01)

一般來說，對列表做循環(huán)。使用tqdm也很容易。

fromtqdm import tqdm for e in tqdm([1,2,3,4,5,6,7,8,9]):     sleep(0.5)  # Suppose we are doing something with theelements

tqdm不僅適用于命令行環(huán)境，還適用于iPython / Jupyter Notebook。

“有哪些有趣的Python庫”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！